La convergence de l'activité neurale vers des attracteurs multifractals localisés prédit la capacité d'apprentissage

Résumé : Dans cet article, nous mettons en évidence les propriétés d'invariance d'échelle (auto-similarité H, multifractalité M) des signaux cérébraux acquis par magnétoencephalographie (MEG) et nous démontrons leur pertinence fonctionnelle dans une tâche complexe de discrimination visuelle en contrastant les situations avant et après apprentissage. L'analyse de ces invariances démontre que le cerveau peut adopter deux stratégies complémentaires pour apprendre efficacement: soit réduire H dans les aires associatives sous-tendant la plasticité neurale, soit faire converger M vers un attracteur asymptotique dans ces mêmes aires. Abstract – In this paper, we provide evidence for scaling properties (self-similarity H, multifractality: M) in the human brain based on brain activity recorded with magnetoencephalography (MEG). We demonstrate the functional relevance of scaling properties during the learning of complex visual discrimination by contrasting before and after training. The analysis of scale-free dynamics show two complementary strategies for efficient learning and plasticity, namely: in those regions showing plasticity, we report a decrease of H and a convergence of M towards asymptotic values.
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Contributor : Philippe Ciuciu <>
Submitted on : Wednesday, January 13, 2016 - 2:00:37 PM
Last modification on : Saturday, March 30, 2019 - 1:33:46 AM
Long-term archiving on : Friday, November 11, 2016 - 4:27:08 AM

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Philippe Ciuciu, Nicolas Zilber, Patrice Abry, Virginie van Wassenhove. La convergence de l'activité neurale vers des attracteurs multifractals localisés prédit la capacité d'apprentissage. GRETSI, Sep 2015, Lyon, France. ⟨hal-01255289⟩

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